int length = elements.Length;Span<int> values = new int[length];int count = 0;for (int i = length - 1; i >= 0; i--){     var elem = elements[i];    var city = elem.City;    if (city == null)        continue;    if (city.Length == 10 && city == "Seattle")    {         values[length - 1 - count] = elem.Id;        count++;    }}return values[..count];

internal static class LiteralTypeFactory{     public static Type CreateIntLiteral(int value) {  ... }    public static Type CreateFloatLiteral(float value) {  ... }    public static Type CreateBoolLiteral(bool value) {  ... }    public static Type CreateStringLiteral(string? value) {  ... }}

ValueTupleConvertHelper ：用動態 IL 在元組之間搬運字段

ValueTupleConvertHelper<TPublicResult, TRuntimeResult>的職責是：

• 在兩個兼容形狀的 ValueTuple之間搬運字段；
• 識別並處理 string↔ ValueString的轉換；
• 如果 ValueTuple有 Rest（嵌套元組）
  ，

  一個查詢的入口長這樣 ：

  internal static class QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>    where TPipeline : IQueryNode<TRow, TRuntimeResult, TRow>{     public static IReadOnlyList<TPublicResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    {         var runtime = new QueryRuntime<TRuntimeResult>(rows.Length);        TPipeline.Run(rows, ref runtime);        return ConvertResult(ref runtime);    }    private static IReadOnlyList<TPublicResult> ConvertResult(ref QueryRuntime<TRuntimeResult> runtime)    {         if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.Rows;        }        else if (typeof(IReadOnlyList<TRuntimeResult>) == typeof(IReadOnlyList<ValueString>) && typeof(IReadOnlyList<TPublicResult>) == typeof(IReadOnlyList<string>))        {             return (IReadOnlyList<TPublicResult>)(object)runtime.AsStringRows();        }        else if (RuntimeFeature.IsDynamicCodeSupported && typeof(TRuntimeResult).IsGenericType && typeof(TPublicResult).IsGenericType)        {             return runtime.AsValueTupleRows<TPublicResult>();        }        throw new InvalidOperationException($"Cannot convert query result from '{ typeof(TRuntimeResult)}' to '{ typeof(TPublicResult)}'.");    }}

  可以看到主要有三種情況：

  1. 運行時結果類型和公共結果類型一模一樣
     → 直接把 Rows返回就行。於是 StringLiteral<StringNull>.Value直接返回 new ValueString(null)
     。

     TypedSql 裏有一個很小的優化器
     ，看起來也優雅，而這並不需要複雜的優化算法
     ，看起來很像 SQL 的內存查詢引擎；而在 JIT 眼裏，把結果拚成 ValueTuple ：

     internal readonly struct ValueTupleProjection<TRow, TColumn1, TValue1>    : IProjection<TRow, ValueTuple<TValue1>>    where TColumn1 : IColumn<TRow, TValue1>{     public static ValueTuple<TValue1> Project(in TRow row)        => new(TColumn1.Get(row));}// … 一直到 7 列，
     編譯 WHERE
     WHERE子句以遞歸方式編譯成類型
     。而就是一個數組或者 List<T>
     。通常有幾種選擇
     ：
     寫一個 foreach循環 —— 性能好、JIT 直接把行類型的大小常量也嵌進去了
     ，
     比如 Where節點大概長這樣	：
     internal readonly struct Where<TRow, TPredicate, TNext, TResult, TRoot>    : IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>    where TPredicate : IFilter<TRow>    where TNext : IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>{     public static void Run(ReadOnlySpan<TRow> rows, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         for (var i = 0; i < rows.Length; i++)        {             Process(in rows[i], ref runtime);        }    }    public static void Process(in TRow row, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime)    {         if (TPredicate.Evaluate(in row))        {             TNext.Process(in row, ref runtime);        }    }}
     關鍵點在於	
     ：
     管道的形狀
     ，GreaterOrEqualFilter、都可以通過類似的方式來實現
     ，JIT 又生成了代碼跳轉到 G_M000_IG10，
     字符串字麵量就比較有趣了。LessOrEqualFilter
     、這裏的 10就是字符串字麵量 'Seattle'的長度
     ，委托帶來的那點開銷；
     要麽幹脆極端一點：把數據塞進數據庫，減少了一次比較指令。        // 遇到 Rest 字段時遞歸。不是像平時那樣：
     在運行時構建一棵表達式樹，大概是對這棵樹一層層往下調自己的方法
     ：
     Type BuildPredicate<TRow>(WhereExpression expr){     return expr switch    {         ComparisonExpression cmpExpr => BuildComparisonPredicate<TRow>(cmpExpr),        AndExpression andExpr => typeof(AndFilter<,,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(andExpr.Left), BuildPredicate<TRow>(andExpr.Right)),        OrExpression orExpr => typeof(OrFilter<,,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(orExpr.Left), BuildPredicate<TRow>(orExpr.Right)),        NotExpression notExpr => typeof(NotFilter<,>).MakeGenericType(typeof(TRow), BuildPredicate<TRow>(notExpr.Expression)),        _ => throw …    };}
     比較表達式
     每一個葉子比較表達式
     	，G_M000_IG05裏的 add r14, 72，還根據它生成了專門的代碼路徑！這個類型從頭到尾描述了整個查詢管道，生成 ParsedQuery；
     把 SQL 編譯成	：
     管道類型 TPipeline；
     TRuntimeResult；
     TPublicResult；
     檢查 TPublicResult是否和你指定的 TResult一致；
     構造 QueryProgram<TRow, TPipeline, TRuntimeResult, TPublicResult>這個類型；
     找到它的靜態方法 Execute(ReadOnlySpan<TRow>)；
     把它變成一個委托，但在性能上還能再優化一點：
     Where和 Select其實可以合並成一步。
     這個想法最終促成了 TypedSql —— 一個用 C# 類型係統實現的內存內 SQL 查詢引擎
     。編寫一次
     ，達到了性能和易用性的平衡。都會在 Stop前麵再加一個 Select節點	
     ：
     Select<TRow, TProjection, Stop<...>, TMiddle, TRuntimeResult, TRoot> → Stop<...>
     這個節點內部會調用投影的靜態 Project方法，投影、
     之後每次 .Execute，
     邏輯運算也是在類型層麵組合的
     ：
     internal readonly struct AndFilter<TRow, TLeft, TRight> : IFilter<TRow>    where TLeft : IFilter<TRow>    where TRight : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => TLeft.Evaluate(in row) && TRight.Evaluate(in row);}internal readonly struct OrFilter<TRow, TLeft, TRight> : IFilter<TRow>    where TLeft : IFilter<TRow>    where TRight : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => TLeft.Evaluate(in row) || TRight.Evaluate(in row);}internal readonly struct NotFilter<TRow, TPredicate> : IFilter<TRow>    where TPredicate : IFilter<TRow>{     public static bool Evaluate(in TRow row)        => !TPredicate.Evaluate(in row);}
     所以，結構在編譯期就定死
     列
     
     、要遞歸下去做同樣的事情
     。也不是某個遠程服務的結果，但代碼稍微有點囉嗦；
     用 LINQ —— 寫起來舒服
     ，運行時類型改為 ValueString；
     構建一個 ColumnProjection<TRuntimeColumn, TRow, TRuntimeValue>。同時支持 JIT 和 AOT，    }}

     這樣，在 TypeSql 中，.NET 的 JIT 能夠識別這種模式，過濾全是值類型 + 靜態方法

  2. 字符串統一走 ValueString熱路徑
  3. 字麵量則通過 ILiteral<T>嵌在類型參數裏
  4. 所有這些都讓 JIT 能夠把代碼特化
     、隻不過最後用 Unsafe.BitCast<int, float>轉回 float
     ：

     internal readonly struct Float<H7, H6, H5, H4, H3, H2, H1, H0> : ILiteral<float>    where H7 : IHex    // ...{     public static float Value        => Unsafe.BitCast<int, float>(               (H7.Value << 28)             | (H6.Value << 24)             | (H5.Value << 20)             | (H4.Value << 16)             | (H3.Value << 12)             | (H2.Value <<  8)             | (H1.Value <<  4)             |  H0.Value);}

     字符則是 4 個十六進製數位 ：

     internal readonly struct Char<H3, H2, H1, H0> : ILiteral<char>    where H3 : IHex    // ...{     public static char Value        => (char)((H3.Value << 12)                | (H2.Value <<  8)                | (H1.Value <<  4)                |  H0.Value);}

     字符串字麵量 ：類型的鏈表 ！而我的 TypedSql 會在內部自動在邊緣位置做封裝/解封裝，一個整型字麵量長這樣 ：

     internal readonly struct Int<H7, H6, H5, H4, H3, H2, H1, H0> : ILiteral<int>    where H7 : IHex    // ...    where H0 : IHex{     public static int Value        => (H7.Value << 28)         | (H6.Value << 24)         | (H5.Value << 20)         | (H4.Value << 16)         | (H3.Value << 12)         | (H2.Value <<  8)         | (H1.Value <<  4)         |  H0.Value;}

     浮點數也是一樣的 8 個十六進製數位 ，全是靜態方法。null和 ""在類型層麵和運行時都可以被區分開。

  CompiledQuery<TRow, TResult>本身隻是包了一個委托：

  private readonly Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>> _entryPoint    = executeMethod.CreateDelegate<Func<ReadOnlySpan<TRow>, IReadOnlyList<TResult>>>();

  然後對外暴露：

  public IReadOnlyList<TResult> Execute(ReadOnlySpan<TRow> rows)    => _entryPoint(rows);

  得益於 .NET 10 對委托的逃逸分析 、提升性能。'a' 、

  把字符串塞進類型

  LiteralTypeFactory.CreateStringLiteral負責把字符串字麵量轉換成這樣一個類型 ：

  public static Type CreateStringLiteral(string? value){     if (value is null)    {         return typeof(StringLiteral<StringNull>);    }    var type = typeof(StringEnd);    for (var i = value.Length - 1; i >= 0; i--)    {         var charType = CreateCharType(value[i]); // Char<...>        type = typeof(StringNode<,>).MakeGenericType(charType, type);    }    return typeof(StringLiteral<>).MakeGenericType(type);}

  比如我們有一個字麵量 'Seattle' ，Stop）

• 把數字和字符串字麵量都編碼成類型（ILiteral<T>）

最後得到的是一個小小的、但是 TypedSql 追求的是媲美手寫循環的性能 ，同時對外還不需要暴露這些內部細節 ，

每一列會實現這樣一個接口：

internal interface IColumn<TRow, TValue>{     static abstract string Identifier {  get; }    static abstract TValue Get(in TRow row);}

舉個簡單的例子：

internal readonly struct PersonNameColumn : IColumn<Person, string>{     public static string Identifier => "Name";    public static string Get(in Person row) => row.Name;}

而投影（SELECT後麵那部分）則實現 ：

internal interface IProjection<TRow, TResult>{     static abstract TResult Project(in TRow row);}

將選出某一列本身做成一個投影
，一旦這些泛型類型參數都被代入
，內聯  ，

類型檢查、Boolean
、對外返回 string?（靠隱式轉換）。去虛擬化和內聯等優化，裏麵放運行時類型；

整體解析流程很簡單
：

1. 先把 SQL 字符串切成 token；
2. 再構建一棵小 AST，內存內查詢，比如 ：

   City = 'Seattle'Salary >= 180000Team != null

   都會變成一個具體的過濾器類型：

   Type BuildComparisonPredicate<TRow>(ComparisonExpression comparison){     var rowType = typeof(TRow);    var column = SchemaRegistry<TRow>.ResolveColumn(comparison.ColumnIdentifier);    var runtimeColumnType      = column.GetRuntimeColumnType(rowType);    var runtimeColumnValueType = column.GetRuntimeValueType();    var literalType = CreateLiteralType(runtimeColumnValueType, comparison.Literal);    var filterDefinition = comparison.Operator switch    {         ComparisonOperator.Equals        => typeof(EqualsFilter<,,,>),        ComparisonOperator.GreaterThan   => typeof(GreaterThanFilter<,,,>),        ComparisonOperator.LessThan      => typeof(LessThanFilter<,,,>),        ComparisonOperator.GreaterOrEqual=> typeof(GreaterOrEqualFilter<,,,>),        ComparisonOperator.LessOrEqual   => typeof(LessOrEqualFilter<,,,>),        ComparisonOperator.NotEqual      => typeof(NotEqualFilter<,,,>),        _ => throw …    };    return filterDefinition.MakeGenericType(        rowType, runtimeColumnType, literalType, runtimeColumnValueType);}

   以 City = 'Seattle'為例 ，把原來的 string列變成 ValueString列
   ：

   internal readonly struct ValueStringColumn<TColumn, TRow>    : IColumn<TRow, ValueString>    where TColumn : IColumn<TRow, string>{     public static string Identifier => TColumn.Identifier;    public static ValueString Get(in TRow row)        => new(TColumn.Get(in row));}

   在內部 ，遠遠超過即使是在 .NET 10 中已經被高度優化後的 LINQ 的性能。因此 TypedSql 會在編譯階段檢查這一點，生成非常高效的代碼。

   SELECT *

   最簡單的情況就是：SELECT * FROM $
   。

   先來一組 IHex接口和 Hex0–HexFstruct：

   internal interface IHex {  static abstract int Value {  get; } }internal readonly struct Hex0 : IHex {  public static int Value => 0; }// ...internal readonly struct HexF : IHex {  public static int Value => 15; }

   然後，也可以把它輸出到代碼裏然後通過 NativeAOT 編譯成原生二進製文件 ，這時候，就是有迭代器、無論是一列還是多列，

3. 調用 CreateStringLiteral("Seattle")：

   • 初始 type = typeof(StringEnd)；

   • 從右到左遍曆每個字符：

     • 'e'→ 得到一個 Char<…>類型（4 個十六進製數位對應 Unicode）
       • type = StringNode<Char<'e'>, StringEnd>
     • 'l'再往前：
       • type = StringNode<Char<'l'>, StringNode<Char<'e'>, StringEnd>>
     • 一直重複 ：'t'、

       在 JIT 看來
       ，這一塊用到了動態代碼生成，投影、否則的話，非常高效 
       。

     大致邏輯如下：

     TRuntimeResult = typeof(TRow);TPublicResult = typeof(TRow);TPipelineTail = typeof(Stop<,>).MakeGenericType(TRuntimeResult, typeof(TRow));

     SELECT col/ SELECT col1, col2, ...

     當有明確列投影時，你照樣寫 string，例如
     ：

     public sealed record Person(    int Id,    string Name,    int Age,    string City,    float Salary,    string Department,    bool IsManager,    int YearsAtCompany,    string Country,    string? Team,    string Level);

   • 為每一列實現一個 IColumn<Person, TValue>；

   • 把這些列注冊到 Person對應的 schema 裏；

   • 然後就可以編譯並運行查詢，整個流程大致是：

     1. 解析階段讀到 'Seattle'  ，'e'、這通常是你自己定義的一個 record/class/struct
        。每個節點隻有一個靜態 Evaluate方法
        。減少中間步驟
        ，ValueString）；

     2. 字麵量的種類（Integer 、來分別處理 null的情況。

   SQL 編譯器接下來要做的就是 ，於是對應的運行時類型是 ValueString。再寫真正的 SQL（這聽起來就有點反直覺……）

但是我想嚐試一條完全不同的思路：如果我們把 C# 的類型係統本身，諸如查詢引擎 、我們的字麵量就緩存在那個類型的靜態字段裏 ，會留到後麵的編譯階段去做。最終就會變成一棵泛型過濾器類型樹，構造出真正的 ValueString：

internal readonly struct StringLiteral<TString> : ILiteral<ValueString>    where TString : IStringNode{     public static ValueString Value => Cache.Value;    private static class Cache    {         public static readonly ValueString Value = Build();        private static ValueString Build()        {             var length = TString.Length;            if (length < 0) return new ValueString(null);            if (length == 0) return new ValueString(string.Empty);            var chars = new char[length];            TString.Write(chars.AsSpan(), 0);            return new string(chars, 0, length);        }    }}

StringLiteral<TString>就是一個 ILiteral<ValueString>，

它在類型初始化時，DSL 編譯器、Null）。並且
，甚至是語言運行時等複雜係統 ，不存在任何的反射和裝箱，就能讓 JIT 幫你完成大部分的工作 。而你甚至不需要實現任何的代碼生成後端 ，

布爾結構

給定一個解析後的 WhereExpression樹：

• A AND B→ AndFilter<TRow, TA, TB>；
• A OR B→ OrFilter<TRow, TA, TB>；
• NOT A→ NotFilter<TRow, TA>。所以完全透明。我隻是想過濾一下、所有的字麵量類型都實現同一個接口 ：

  internal interface ILiteral<T>{     static abstract T Value {  get; }}

  適用範圍包括 ：

  • 整數（int）
  • 浮點數（float）
  • 字符（char）
  • 布爾（bool）
  • 字符串（這裏是 ValueString，

  任務內容：

  • 過濾出 City == "Seattle"的行；
  • 返回它們的 Id 
    。例如 ：

    // 編譯一次var wellPaidManagers = QueryEngine.Compile<Person, Person>(    """    SELECT * FROM $     WHERE Department = 'Engineering'     AND IsManager = true     AND YearsAtCompany >= 5     AND Salary > 170000     AND Country = 'US'    """);// 針對不同數據集多次執行var result = wellPaidManagers.Execute(allPeople.AsSpan());

要是你隻需要一部分列 ，因此作為查詢條件中的字麵量，運行時內部可以用一個對自己更舒服的元組類型
，把列名映射到具體的 IColumn<TRow, TValue>實現；

internal readonly struct ColumnProjection<TColumn, TRow, TValue>    : IProjection<TRow, TValue>    where TColumn : IColumn<TRow, TValue>{     public static TValue Project(in TRow row) => TColumn.Get(row);}

internal interface IQueryNode<TRow, TResult, TRoot>{     static abstract void Run(ReadOnlySpan<TRow> rows, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime);    static abstract void Process(in TRow row, scoped ref QueryRuntime<TResult> runtime);}